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大模型知識增強:概念、方法與技術(shù)
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大模型知識增強:概念、方法與技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121500794
- 條形碼：9787121500794 ; 978-7-121-50079-4
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
大模型知識增強:概念、方法與技術(shù) 內(nèi)容簡介
以 ChatGPT 和 DeepSeek 為代表的大模型，標(biāo)志著人工智能在理解和處理世界知識方面取得了顯著的進(jìn)展。知識增強（Knowledge Augmentation）是指在大模型訓(xùn)練或推理過程中，通過引入外部結(jié)構(gòu)化知識或符號化知識，提升大模型在理解、推理與生成等任務(wù)中的準(zhǔn)確性、可靠性、專業(yè)性和可解釋性。本書聚焦于“大模型+知識庫（LLM + KB）”框架下的大模型知識增強機制與方法，特別是系統(tǒng)探討大模型與知識圖譜互補增強的核心技術(shù)與實現(xiàn)路徑。具體內(nèi)容涵蓋：大模型知識增強概述、知識增強預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)、知識增強提示指令、知識輔助檢索增強、知識增強大模型查詢問答、知識增強推理、大模型幻覺抑制、知識編輯、知識增強多模態(tài)學(xué)習(xí)，以及知識智能體與世界模型等主題。各章由淺入深，先提供背景知識，再逐步深入介紹技術(shù)原理和*新學(xué)術(shù)進(jìn)展，注重系統(tǒng)性、整體性與章節(jié)間的有機銜接。針對實踐應(yīng)用，本書部分章節(jié)挑選了來自企業(yè)真實案例與開源工具的示范，便于讀者動手實踐，實現(xiàn)理論與實踐的結(jié)合。本書可作為計算機及相關(guān)專業(yè)的高年級本科生、研究生教材，也可作為從事大模型相關(guān)工作的技術(shù)管理者與研發(fā)人員的參考書。
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